基于机器视觉特征强化的降质图像动态目标检测方法

针对降质图像中的动态目标特征不明显,易出现检测偏差的问题,提出基于机器视觉特征强化的降质图像动态目标检测方法。采用帧间阈值法确定图像中含有动态目标的区域,通过平滑、动态目标强化和背景抑制处理,引入SE-ResNeXt模块,基于挤压-激励操作后提取动态目标的特征信息,计算动态目标与背景间的速度和光流矢量,在速度平滑性、方向平滑性和颜色分量约束条件下,检测得到动态目标的准确位置。结果表明,所提的方法在准确率、召回率和F 1分数的最优参数组合下,PSNR和SSIM平均提高了3.41%和0.16%,提升了降质图像整体质量,实现了对动态目标的精准检测与识别。